Paddle Lite Demo提供了应用Paddle Lite实现的IOS、Android和ARMLinux的代码示例,包括图像分类、目标检测、人脸检测等多个示例。 展开 收起 暂无标签 https://www.paddlepaddle.org C++ 等6 种语言 Java 65.7% C++ 25.3% CMake 4.7% Objective-C++ 3.0% Objective-C 0.8% Other 0.5% Ap...
首先下载 Paddle-Lite-Demo 仓库。在仓库中包含 3 个项目: PaddleLite-android-demo:Android Demo,包含了目标识别和目标检测ios-classification_demo:iOS Demo,用于目标识别ios-detection_demo:iOS Demo,用于目标检测; 对于Android 用户,使用 Android Studio 打开 Paddle-Lite-android-demo,插入手机,在 Android studio ...
打开xcode,点击“Open another project…”打开Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-ios-demo/ios-xxx_demo/目录下的xcode工程; 在选中左上角“project navigator”,选择“classification_demo”,修改“General”信息; 插入ios真机(已验证:iphone8, iphonexr),选择Device为插入的真机; ...
cmake -DPADDLE_LITE_DIR=${PADDLE_LITE_DIR} -DTARGET_ARCH_ABI=${TARGET_ARCH_ABI} .. make #注意,这里为run代码段!!! #run LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/libs/${TARGET_ARCH_ABI} ./object_detection_demo ../models/ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_for_cpu/model.nb ....
一、百度Paddle Lite之物体识别Demo 1.1下载Demo工程 Linux平台: git clonehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo.git Windows子系统: Cd /mnt/d/desktop git clonehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo.git 你可以根据自己的文件路径选定参数,我的命令是先进入d盘的桌面(大小写不敏感),然...
2、安装Paddle-Lite-Demo git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo.git ps:其中model文件夹里是我打算尝试替换的模型 3、用Android Studio打开项目, 先打开物体检测的模型试试,打开后是漫长的编译时间,编译好后,打开手机usb调试,连接手机,检测连接到自己手机后,在手机端要全部允许,就可以点ru...
image_classification_demo object_detection_demo images labels CMakeLists.txt README.md object_detection_demo.cc run.sh yolo_detection_demo download_models_and_libs.sh enable-camera-on-raspberry-pi.md PaddleLite-ios-demo .gitattributes .gitignore ...
已制作好的Paddle Lite Demo 电脑一台:安装Android Studio 部署步骤 下载Paddle-Lite-Demo,存放地址为: Paddle-Lite-Demo\PaddleLite-android-demo\object_detection_demo。 用Android Studio 打开object_detection_demo工程 (本步骤需要联网)。 手机连接电脑,打开USB调试和文件传输模式,在Android Studio上连接自己的手机...
1. 按照Paddle Lite Demo中的ssd-mv教程完成了在安卓平板上的部署,部署效果如下图: 参考链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/blob/master/PaddleLite-android-demo/ssd_detection_demo/READM.md#%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9B%B4%E6%96%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E8%BE%93%E...
Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架,定位于支持包括移动端、嵌入式以及边缘端在内的多种硬件平台。 当前Paddle Lite 不仅在百度内部业务中得到全面应用,也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。 快速入门 使用Paddle Lite,只需几个简单的步骤,就可以把模型部署到多种终端设备...